在很多情況下,我們需要直接預測產(chǎn)品的銷量來做出下一步的判斷,那么我們通常如何對產(chǎn)品的銷量進行預測呢?
在很多情況下,我們需要直接預測產(chǎn)品的銷量來做出下一步的判斷,那么我們通常如何對產(chǎn)品的銷量進行預測呢?
1、添加一個購物車
將自己做參考的Listing添加到購物車,然后將訂單數(shù)量設(shè)置為最大數(shù)量999。如果對方的庫存數(shù)量小于999,系統(tǒng)會提示您只有多少可供銷售,以便您知道listing的當前庫存數(shù)量。第二天重復以上動作一兩個星期,把記錄的數(shù)據(jù)平均一下,大概就可以知道listing的日均銷量了。然后根據(jù)自己的經(jīng)營目標,思考這個銷量是否符合自己的預期。如果符合的話,可以將其初定為對象。
第二,根據(jù)產(chǎn)品
有經(jīng)驗的賣家都知道,想讓客戶留下評價真的很難。你做了各種努力,客戶卻無動于衷。原因就在于平臺的特點,消費者從來沒有接受過留評的培訓習慣。
對于大部分產(chǎn)品來說,賣了100個,可能也收不到一個點評,甚至有賣家抱怨賣賣了2700件產(chǎn)品,卻沒有收到任何的評價。真實的評論率對于大多數(shù)賣家來說基本是一樣的,但是考慮到有些賣家會刷一些評論,我們可以稍微降低一點。假設(shè)80個訂單,一條評論,在調(diào)查一個產(chǎn)品的時候,我們只需要統(tǒng)計一下listing的評論數(shù),就可以初步評估listing的銷量。
第三,根據(jù)店鋪feedback數(shù)量
如果很多賣家是因為運營的需要刷Review,那么只有少數(shù)賣家會刷Feedback。因為Feedback的質(zhì)量和數(shù)量對運營幫助不大,甚至完全不影響運營的進度,所以很少有賣家會刷Feedback,這意味著Feedback的數(shù)量更接近真實數(shù)據(jù)。
第四,借助
有很多,通過爬蟲的原理,基本準確的核算出一條listing的銷量。
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